面向电商平台客户购买问题的推荐模型研究--以服装鞋帽类商品为例
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 关注问题 | 第9-11页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 主要方法 | 第12-13页 |
| 1.2.1 主要内容 | 第12页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 创新点 | 第13页 |
| 1.3 国内外文献综述 | 第13-16页 |
| 1.3.1 国内外电商推荐系统研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内外在线评论研究现状 | 第14-16页 |
| 第2章 电商平台主要推荐模型概述 | 第16-21页 |
| 2.1 基于内容的推荐模型 | 第16-17页 |
| 2.2 基于关联规则的推荐模型 | 第17-18页 |
| 2.2.1 关联规则的基本概述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于关联规则的推荐模型 | 第18页 |
| 2.3 基于协同过滤的推荐模型 | 第18-20页 |
| 2.3.1 基于客户的协同过滤推荐模型 | 第18-19页 |
| 2.3.2 基于商品的协同过滤推荐模型 | 第19-20页 |
| 2.4 各种推荐模型比较 | 第20-21页 |
| 第3章 基于在线评论的文本挖掘 | 第21-31页 |
| 3.1 样本选择和数据收集 | 第21-23页 |
| 3.2 数据预处理 | 第23-24页 |
| 3.3 文本分词及量化 | 第24-30页 |
| 3.3.1 分词处理 | 第24-25页 |
| 3.3.2 特征词提取及分类 | 第25-26页 |
| 3.3.3 情感分析 | 第26-28页 |
| 3.3.4 权重设定 | 第28-30页 |
| 3.4 评论量化结果 | 第30-31页 |
| 第4章 基于在线评论的推荐模型 | 第31-34页 |
| 4.1 构建评分表,计算相似度 | 第31-33页 |
| 4.2 预测评分,生成推荐列表 | 第33-34页 |
| 第5章 实验结果与评价 | 第34-40页 |
| 5.1 评价指标 | 第34页 |
| 5.2 离线实验 | 第34-40页 |
| 结论与展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
